Autor: Cédric Durand – Sidecar – 15 de janeiro de 2026

O valor de mercado das ações de empresas associadas a IA aumentou dez vezes na última década. Como recentemente John Lanchester observou na London Review of Books, todas, exceto uma, das dez maiores empresas do mundo estão associadas ao valor futuro a ser proporcionado pela inteligência artificial. Todas, exceto uma, são americanas; juntas, elas têm um valor igual a mais da metade da economia dos EUA.

Nos últimos anos, as expectativas relacionadas à revolução da IA impulsionaram um aumento nos investimentos nessas empresas de tecnologia norte-americanas. Promessas de avanço radical na inteligência pós-humana e de ganhos milagrosos de produtividade conquistaram o espírito animal dos investidores. A coisa chegou a tal ponto que Ruchir Sharma, do Financial Times, passou a afirmar que “a grande aposta da América se concentra em IA”. O investimento fixo no setor é tão grande que ele foi o principal motor do crescimento dos EUA em 2025.

O treinamento e a operação de modelos de IA exigem um enorme acúmulo físico de centros de dados, equipamentos de computação, sistemas de resfriamento, estruturas e conexões de rede, assim como um enorme fornecimento de energia. Espera-se que as empresas de tecnologia gastem – um montante bem impressionante – 5 trilhões de dólares nessa cara infraestrutura – que está concentrada por enquanto, principalmente, nos EUA – para atender à demanda esperada entre agora e 2030.

O problema é que os números não batem. Para atender às suas necessidades financeiras colossais, o setor saiu de um modelo dominado por financiamento de fluxo de caixa e capital próprio, para entrar em outro baseado no financiamento por emissão de dívida. Em princípio, essa virada poderia refletir simplesmente oportunidades crescentes de lucro, assim como antecipação de prosperidade iminente. Contudo, como os negócios financeiros estão cada vez mais exóticos, isso sugere que o contrário está acontecendo.  

Grande parte dessa “hype” é alimentada por ciclos financeiros nos quais os fornecedores investem em seus clientes e vice-versa. A OpenAI é um exemplo disso. O seu principal provedor de chips, a Nvidia – a empresa mais valiosa do mundo – planeja investir 100 bilhões de dólares na OpenAI, financiando efetivamente a demanda por seus próprios produtos. A OpenAI, por sua vez, está gastando quase o dobro do que ganha na plataforma de nuvem da Microsoft, Azure, que fornece o poder computacional para rodar os seus serviços, enriquecendo assim o seu principal financiador enquanto acumula dívidas.

Muito financiamento criativo está em andamento. Veja os planos da Meta de construir um enorme centro de dados na Louisiana. A instalação de US$ 30 bilhões será propriedade da Beignet Investor LLC, uma joint venture entre a Meta e uma empresa de capital privado chamada Blue Owl. Nem os clientes da Blue Owl nem a Meta fornecerão a maior parte do financiamento, pois ele virá de um vasto grupo de detentores de títulos.

A Meta está principalmente comprometida com um contrato de aluguel de longo prazo para usar a instalação assim financiada. Como observa a Alphaville, do Financial Times, “tal estruturação financeira implica que o Beignet se beneficia da capacidade de crédito da Meta, sob a suposição de que a capacidade de crédito da Meta magicamente não é impactada pela responsabilidade financeira vinda da garantia de contrato de aluguel de longo prazo”.

Ainda assim, por trás da engenhosa engenharia financeira, o ponto principal é que a Meta está disposta a pagar cerca de 1% de seu balanço patrimonial para financiar a construção desse centro de dados. E a razão é que, ao contrário das alegações repetidas aos investidores de títulos, ela busca proteção caso o futuro prometido de superinteligência e superabundância não se concretize.

Tal acordo, associado ao centro de dados da Meta, é sintomático da conjuntura de mercado, que um analista financeiro do Financial Times descreveu como “a convergência de uma enorme necessidade de capital com emprestadores menos dispostos a assumir o risco residual…” Nessas circunstâncias, o trabalho dos banqueiros de investimentos consiste em convencer os credores a assumirem riscos que eles realmente não compreendem. “Já vimos essa história um milhão de vezes”, alerta o analista, principalmente na véspera da crise financeira de 2008.

Olhando de forma estreita para os balanços sólidos das principais empresas do andar de cima – Amazon, Meta, Microsoft, Alphabet – o boom da IA pode parecer sustentável. Mas, à medida que surgem fissuras em atuantes mais fracos como a Oracle e em alguns setores do setor de desenvolvimento de IA, a ansiedade cresce, pois, talvez, não haja lucro suficiente para sustentar a tendência em todo esse ecossistema financeiro.

A corrida do investimento em IA vem após anos de um mercado de ações dos EUA em expansão e de um superciclo de capital fictício que dura décadas, o que contém suas próprias fragilidades. Daí a crescente preocupação perceptível sob a linguagem burocrática do Banco de Compensações Internacionais (BIS): “Se uma queda nos investimentos em IA vier acompanhada de uma correção significativa no mercado de ações, os efeitos negativos poderiam ser maiores do que os booms anteriores sugerem. Investidores têm preferido ações dos EUA para obter exposição às empresas de IA e a alavancagem oculta pode levar a transbordamentos no mercado de crédito”.

As evidências limitadas de estudos de campo sugerem que ganhos significativos de produtividade ocorrem em tarefas como escrever, programar e auxiliar clientes em centros de chamadas. Há um atraso inicial, pois as empresas arcam com o custo de aprender a usar a tecnologia, mas com o tempo, os adotantes colhem benefícios. Como se espera que a tecnologia se torne amplamente utilizada e impulsione inovações e melhoria contínuas, inclusive em processos de pesquisa e desenvolvimento, as expectativas quanto aos benefícios econômicos são altas.

Se a inteligência artificial aumentar a produtividade conforme prometido, os usuários estarão dispostos a pagar significativamente mais para acessá-la. Segundo JP Morgan, dado o tamanho do gasto de capital esperado, provedores de IA “precisariam de $650 bilhões de receita anual em perpetuidade” para obter um retorno de 10% – “um número surpreendentemente alto”. Isso equivale a cerca de $35 por mês para cada um dos 1,5 bilhão de usuários ativos de iPhone, ou 0,55% do PIB global. Por enquanto, os preços estão sendo mantidos artificialmente baixos, pois as empresas de IA escondem os verdadeiros custos econômicos para obter e manter clientes.

 Se os ganhos de eficiência se materializarem, não haverá problema. As empresas prósperas terão muitos recursos para pagar a conta. Mesmo que sejam discretos, os investidores em IA ainda podem ficar com os seus enormes bolsos lotados. Em alguns anos, quando a IA tiver se infiltrado nos processos de trabalho a ponto de os custos de saída serem proibitivos, a base de clientes não conseguirá escapar e será coagida a pagar pelo seu uso. O mundo estará viciado em IA e as empresas de tecnologia coletarão lucros generosos.

Ninguém deve duvidar que essa é a estratégia das grandes empresas de tecnologia; ora, mesmo uma cascata de falhas no negócio de IA não fará com que eles se desviem dessa estratégia. A história do capitalismo é cheia de fases de crise seguidas por momentos dramáticos de consolidação; ademais, as principais empresas de tecnologia podem até se beneficiar da reestruturação da indústria.

 Além disso, dada a enorme influência política dos bilionários do Vale do Silício sobre o governo dos EUA, pode-se esperar que eles lutem com afinco para reunir apoio político e alcançar seus objetivos. Se necessário, eles sempre podem, em complemento, apelar para um argumento geopolítico, apresentando a vitória na corrida da IA contra a China como um desafio existencial para o país e reforçando contratos militares interessantes.

Ainda assim, ventos fortes contra estão se intensificando. A adoção da IA viralizou após o lançamento do ChatGPT em 30 de novembro de 2022; o valor das empresas disparou desde então. Mas a adoção em empresas não foi tão alta quanto o esperado. Apesar do “hype”, o uso da IA no trabalho não está crescendo muito e pode até estar desacelerando; ademais, está atingindo apenas uma pequena fração da força de trabalho. Evidências recentes indicam que não há aumento imediato de produtividade ao usar IA. Em resumo, embora alguma automação esteja em andamento, não há evidências de uma disrupção iminente decorrente do uso de IA capaz de gerar os enormes ganhos econômicos previstos.

Como é bem sabido por críticos radicais e vem sendo argumentado  com veemência por Daron Acemoglu e Simon Johnson, não existe desenvolvimento capitalista orientado pela eficiência, pois o aumento da eficiência técnica é um resultado macroeconômico que depende do contexto institucional. Tecnologias poderosas podem se mostrar não lucrativas e não ser implementadas se a estrutura do mercado impedir os investidores de colher os frutos.

Elas podem gerar empobrecimento e falta de trabalho se levarem a demissões em massa. Com a IA, o perigo mais imediato parece ser uma epidemia de desmoralização da força de trabalho. Pesquisas sugerem que o uso intensivo de IA é desmotivador e desqualificante, alimentando o tédio e a mediocridade. Poderíamos até ver uma “curva J da produtividade” invertida: ganhos de produtividade de curto prazo sendo rapidamente superados pela deterioração da qualidade do trabalho.

Outro problema vem do desperdício que pode resultar da aposta quase religiosa em IA feita pelas grandes empresas tecnológicas, o que vem acontecendo devido à liderança privada na indústria e à existência de mercados propensos à mania. O contraste entre as abordagens americanas e chinesas à IA é instrutivo. As economias capitalistas enfrentam um profundo problema de coordenação. Como Michael Roberts enfatizou, “na China há um plano para atingir metas-chave em tecnologia que impulsionam toda a economia”, mas “nas grandes economias capitalistas, todos os ovos de IA estão em uma cesta pertencente às grandes empresas privadas de IA – nomeadas às vezes como sete magníficas. Para tais gigantes de mídia tecnológica, a lucratividade é fundamental, não os resultados tecnológicos.

Mais adiante, se a pressão financeira no setor se intensificar, não está claro se o legado material do boom será comparável ao das bolhas anteriores. De fato, construção e infraestrutura representam apenas uma minoria dos custos de instalação da capacidade de centros de dados; quase três quartos do investimento consiste em equipamentos de TI – principalmente chips avançados (unidades de processamento gráfico).

Ao contrário dos cabos de fibra óptica da era das empresas ponto.com ou das ferrovias do século XIX, os chips de IA precisam ser substituídos com frequência à medida que seu desempenho diminui e a tecnologia melhora. Se, devido a preocupações com a lucratividade, o investimento travar repentinamente, uma redução na disponibilidade de IA em relação à sua abundância atual é uma possibilidade material. Teoricamente, se a redução dos gastos de capital superasse as reduções de custos resultantes de melhorias nos processos de IA, o legado do boom da IA não duraria muito, e o poder computacional disponível para consultas comuns de IA poderia diminuir.

Esse problema de obsolescência tem implicações financeiras cruciais. De fato, os empréstimos para a construção de centros de dados “são quase sempre empréstimos não amortizáveis”, ou seja, “os pagamentos não conseguem reduzir o valor devido”. Em vez disso, são financiamento perpétuo para o que se assume ser um ativo perpétuo. A suposição é que, “ao final do prazo do empréstimo – tipicamente de cinco a sete anos – todo o saldo será refinanciado”. Mas se os chips quase não valerem nada depois de cinco anos, quem vai refinanciar um ativo cujo componente chave já se depreciou totalmente?

Sem falar no estresse ecológico causado pela demanda crescente por terra, energia e água para operar os centros de dados data centers, o que põe toda a corrida da IA num quadro de perspectivas insustentáveis. Nesse contexto, a função ideológica da narrativa de conquista espacial das grandes empresas é dar credibilidade à fantasia de um futuro totalmente digital. Como explica o Project Suncatcher do Google, “a demanda por computação por IA – e energia – continuará crescendo” e “na órbita correta, um painel solar pode ser até 8 vezes mais produtivo do que na Terra, e produzir energia quase continuamente, reduzindo a necessidade de baterias”, portanto, “no futuro, o espaço pode ser o melhor lugar para escalar computação de IA”.

Lá na Terra, a crescente demanda por energia barata e terras raras se materializa em um imperialismo à moda antiga. A nova doutrina de segurança dos EUA deixa claro que quer “um hemisfério…” para apoiar cadeias de suprimentos críticas”. A apreensão do petróleo venezuelano pela administração Trump e as reivindicações expansionistas sobre a Groenlândia por minerais críticos cobiçados por bilionários da tecnologia mostram o quão sério vem a ser todo esse propósito. Se a IA continuar decepcionando, as aventuras imperialistas podem se intensificar – a busca digital por ganhos quiméricos de eficiência será substituída por uma corrida predatória para reduzir custos em uma nova época do que David Harvey chamou com tanta precisão de “acumulação por despossessão”